Data Governance: Vom Model Driven Design (MDD) zum Data Catalog

Verfasst von Marco Geuer am 29. Juli 2019. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance

Wie Organisationen von einer lückenhaften Nachdokumentierung zu einem transparenten Datenmanagement kommen.

Herausforderung von Data Governance

Eines der Ziele von Data Governance ist es eine möglichst gute Transparenz über die Verarbeitung und Verwendung von Daten über die Systeme hinweg herzustellen, um den Grad der Compliance-Konformität festzustellen und stetig zu monitoren sowie ein compliance-konformes Verhalten beim Umgang mit Daten zu fördern. Zusätzlich ermöglicht die Transparenz stetig Schwächen der Leistungsfähigkeit von Daten zu erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung abzuleiten. Dies fördert die Qualität von Datenanalyse- und Digitalisierungsprojekten.

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Data Governance: Vom Data Profiling zur ganzheitlichen Leistungsbewertung von Daten

Verfasst von Marco Geuer am 26. Januar 2019. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance

Wie Data Governance zum Innovator wird und Mehrwert liefert

Viele Unternehmen wandelten sich in den letzten Jahren zu agilen Organisationsformen, um sich den Herausforderungen von schnellen Anforderungsänderungen besser stellen zu können. Auch das Unternehmen, für welches ich tätig bin, befindet sich mitten in diesem Wandel. Hinzu kommt, dass Daten und datengetriebene Prozesse immer stärker im Fokus stehen. Wer einen Vorsprung in der Datenintelligenz erlangt und diesen optimal zu nutzen weiß, erlangt auch einen erfolgskritischen Wettbewerbsvorsprung, den es stetig auszubauen bzw. auf lange Sicht zu halten gilt.

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Prozessorientierter Data Quality Index erfolgreich einführen

Verfasst von Marco Geuer am 22. März 2018. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance

Wer Datenqualität und Prozessqualität als eine Einheit betrachtet, hat gute Zukunftsaussichten

Das Forschungsprojekt  „World Management Survey“ beschäftigt sich mit der Einführung und Anwendung von Managementpraktiken in über 12.000 Unternehmen aus 34 Ländern. Es wurde gemessen, wie gut eine Organisation die wesentlichen Führungsmethoden in vier Bereichen beherrscht: Produktionsmanagement, Performance-Monitoring, Zielvorgaben und Talentmanagement.

Die Auswertung der Daten zeigt zwei wesentliche Erkenntnisse.

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Datenqualität messen: Mit 11 Kriterien Datenqualität quantifizieren

Verfasst von Marco Geuer am 29. Oktober 2017. Veröffentlicht in Blog - Datenqualität & Data Governance

Einleitung

Für eine optimale Bewertung und Messung der Datenqualität sowie der Ableitung gezielter Verbesserungsmaßnahmen, müssen im Vorfeld entsprechende Datenqualitätskriterien definiert werden.

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Digitalisierung: Schlüsselfaktoren erfolgreicher Innovationen

Verfasst von Marco Geuer am 20. Mai 2017. Veröffentlicht in Blog - Unternehmensführung

Wie lässt sich eine Branche revolutionieren?

In der April-Ausgabe des Harvard Business Manager habe ich einen interessanten Artikel zu den Schlüsselfaktoren von erfolgreichen Innovationen gelesen.

Nachfolgend eine kurze Zusammenfassung des Artikels.

Stelios Kavadias, Kostas Ladas und Christoph Loch¹ gingen im Rahmen einer Studie der Frage nach: Wie lässt sich eine Branche revolutionieren? Hierzu untersuchten sie 40 Unternehmen aus unterschiedliche Branchen mit unterschiedlich erfolgreichen Geschäftsmodellen.

Technik und Markt verbindet

Erkenntnisse aus der Studie können wie folgt zusammengefasst werden.

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